Distribution du pouvoir d’agir des entités sociales dans les études informatiques sur Twitter
Bibliographic record
Abstract
La recherche informatique traite souvent de problèmes qui relèvent des sciences sociales. Cet article propose d’examiner la façon dont ces travaux, souvent très formalisés sur le plan mathématique et algorithmique, reprennent de fait des points de vue standards sur le social. À cette occasion, il est en effet proposé de réduire les choix de points de vue effectués par les sciences sociales à trois distributions du pouvoir d’agir ( agency ou agentivité) à des entités différentes : structure, préférences individuelles et réplications (sans ignorer leurs diverses combinaisons). Une discussion approfondie de ces approches dans la tradition sociologique permet de situer la pertinence d’une telle réduction à trois points de vue. Le terrain Twitter constitue un prototype très attractif pour les recherches en informatique qui veulent traiter de processus sociaux : malgré son caractère de haute fréquence qui favoriserait spontanément l’étude du pouvoir d’agir des conversations ou des messages, les trois points de vue (structure, préférences individuelles et réplications) se révèlent être utilisés dans cette littérature, ce qui montre a fortiori la puissance des points de vue que les sciences sociales ont réussi à diffuser chez tous les publics. La présentation d’articles remarquables pour chacune de ces distributions d’agentivité permet d’accéder à la fécondité de ces travaux, trop souvent ignorés des sciences sociales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".